Fugu-MT 論文翻訳(概要): HaSa: Hardness and Structure-Aware Contrastive Knowledge Graph Embedding

論文の概要: HaSa: Hardness and Structure-Aware Contrastive Knowledge Graph Embedding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10563v2
Date: Sun, 15 Oct 2023 02:15:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 23:28:10.158938
Title: HaSa: Hardness and Structure-Aware Contrastive Knowledge Graph Embedding
Title（参考訳）: HaSa: ハードネスと構造を意識したコントラスト知識グラフの埋め込み
Authors: Honggen Zhang, June Zhang, Igor Molybog
Abstract要約: 本稿では,知識グラフ埋め込み (KGE) に対する InfoNCE による対照的な学習手法を検討する。我々は、高品質な(ハードな)負の3重項の生成は、偽の負の3重項の増加につながるかもしれないと論じる。強負三重項の生成における偽負三重項の影響を軽減するために, 硬さと構造認識(textbfHaSa)の対比KGE法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.395887395376882
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a contrastive learning approach to knowledge graph embedding (KGE) via InfoNCE. For KGE, efficient learning relies on augmenting the training data with negative triples. However, most KGE works overlook the bias from generating the negative triples-false negative triples (factual triples missing from the knowledge graph). We argue that the generation of high-quality (i.e., hard) negative triples might lead to an increase in false negative triples. To mitigate the impact of false negative triples during the generation of hard negative triples, we propose the Hardness and Structure-aware (\textbf{HaSa}) contrastive KGE method, which alleviates the effect of false negative triples while generating the hard negative triples. Experiments show that HaSa improves the performance of InfoNCE-based KGE approaches and achieves state-of-the-art results in several metrics for WN18RR datasets and competitive results for FB15k-237 datasets compared to both classic and pre-trained LM-based KGE methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,知識グラフ埋め込み (KGE) に対する InfoNCE による対照的な学習手法を検討する。 KGEにとって、効率的な学習は、負のトリプルでトレーニングデータを増強することに依存する。しかしながら、ほとんどのKGEの作業は、負の三重項-負の三重項(知識グラフから欠落した実三重項)の生成からバイアスを見落としている。我々は、高品質な(ハードな)負の三重項の生成は、偽負三重項の増加につながるかもしれないと主張する。硬負三重項の生成における偽負三重項の影響を軽減するため、硬負三重項を生成する際に偽負三重項の効果を緩和する硬さと構造認識(\textbf{hasa})の対比kge法を提案する。実験により、HaSaはInfoNCEベースのKGEアプローチの性能を改善し、WN18RRデータセットのいくつかの測定結果とFB15k-237データセットの競合結果を達成する。

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